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智能基础设施工程师

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-07-20

岗位摘要

参与模型训练，构造在高性能/基础设施侧专用的模型；构建统一的训练Harness范式，标准化训练、基准测试与评测流程；探索Agentic Infra，将训练系统从人工驱动升级为Agent驱动

岗位职责

参与模型训练，构造在高性能/基础设施侧专用的模型
构建统一的训练Harness范式，标准化训练、基准测试与评测流程
探索Agentic Infra，将训练系统从人工驱动升级为Agent驱动
推动训练系统从工具集合向具备自我优化能力的系统演进

任职要求

具有较强工程能力，能独立完成复杂系统模块的设计与实现
熟练使用Python，具备扎实的代码能力（C++/CUDA为加分项）
熟悉PyTorch，有实际训练/调试经验
理解分布式系统或分布式训练的基本概念
对系统问题有良好的拆解能力，能从复杂现象中定位本质问题
对AI Native/Agent系统有兴趣，认可“用模型解决工程问题”的方向
对数据敏感：能判断指标是否可信、实验是否有效，而不是盲目跑实验

加分项

熟悉 PyTorch，有实际训练 / 调试经验
理解分布式系统或分布式训练的基本概念
对系统问题有良好的拆解能力，能从复杂现象中定位本质问题
对 AI Native / Agent 系统有兴趣，认可“用模型解决工程问题”的方向
对数据敏感：能判断指标是否可信、实验是否有效，而不是盲目跑实验
（重要但不硬性）
有算子开发经验（CUDA / Triton / Kernel 优化）
有大模型训练经验（Megatron / DeepSpeed / FSDP 等）
有性能分析经验（Nsight Systems / Nsight Compute / profiler 等）
熟悉训练优化手段（FlashAttention / ZeRO / 混合精度 / checkpointing 等）
对 Agent 有深入理解或实践（tool use / planning / multi-agent 等）
阅读或改过大型训练框架源码
做过 benchmark / profiling / 自动化实验平台相关工作

福利待遇

参与前沿AI基础设施研发，推动技术边界
与顶尖团队合作，快速成长
灵活的工作环境与创新文化